TiDB用数据库思维重做Agent基础设施

TiDB用数据库思维重做Agent基础设施

AI 资讯 来源:新闻/公众号 发布时间:2026-09-08 13:52:48 预计阅读 5 分钟

TiDB用数据库思维重做Agent基础设施

TiDB 团队启动了一项面向 Agent 的基础设施尝试——TiDB Cloud Filesystem。它将 Workspace 从 Session 和 Sandbox 的生命周期中独立出来,Agent 通过熟悉的文件系统接口工作,背后提供数据库级的持久化、版本、分支、回滚和权限控制。即使 Sandbox 被回收,新的 Executor 也能接管同一份文件和状态继续任务。目前,它已承载超过数百万个 Agent Workspace。

TiDB 在实践中形成了一套 Harness。他们没有从零编写 Agent Loop,而是借助开源项目完成最内层核心,将更多精力放在任务编排、权限、Sandbox、持久状态和失败恢复上。设计哲学被概括为“薄 Agent Loop,厚 Control Plane”:Agent Loop 是变化最快、最易同质化的一层,可以站在开源巨人的肩膀上;但状态、权限和副作用的边界必须保持稳定。唐刘强调:“SQL 可以越来越聪明,Optimizer 可以越来越聪明,但 Transaction、Privilege、Durability 这些边界不能因为‘上层更聪明’就消失。”

唐刘在接受 InfoQ 专访时分享了以下观点:

数据库行业天然就在做 Harness。对于开源数据库而言,真正的护城河往往不是开源代码,而是背后庞大的测试体系;测试代码、故障注入、随机测试和线上 Case 积累本身,就是 Harness。

Agent Orchestration 的未来是越来越少的编排。正如数据库从手写 Join 顺序演进到声明式 SQL,模型越强,显式编排就越会从命令式走向声明式。

多 Agent 系统不该像一百个 Agent 在 Slack 群里开会。通信即复杂度,好的多 Agent 系统应像 Unix 哲学一样安静,通过状态共享而非消息广播来协作。

“Fail Fast”比“Retry”更重要。真正危险的不是一个 Agent 犯错,而是错误被不断 Retry 后放大成系统雪崩。

唐刘表示,TiDB 内部的系统是混合的:最内层的 Agent Loop 基于开源项目 Pi,但任务编排、权限、持久状态、Sandbox、失败恢复等部分是自己做的。选择基于开源的原因在于,Agent Loop 是变化最快、最易同质化的一层,模型协议、Tool Calling、Streaming、Reasoning 等能力会由 LLM 公司或云厂商做得越来越好,没必要内卷。而数据库团队真正擅长的是状态持久化、权限收口、副作用控制、失败恢复、结果验证和审计复盘。

这种设计的好处是:第一,容易换模型或 Agent Core,他们最初使用 OpenCode,后来替换为 Pi,但下面的 Sandbox、权限、状态和控制面无需推倒重来;第二,模型能力越强,越可以放宽其在 Sandbox 里的探索空间,但无需放宽对真实生产系统的副作用边界。

唐刘认为,数据库是 Mission Critical System,发布版本不仅要“代码能运行”,还要保证客户数据不损坏、服务不中断、新旧版本兼容、异常可恢复。因此,数据库公司早就在构建各种 Harness。开源数据库真正的护城河是背后未被完整公开的测试体系,包括测试代码、故障注入、随机测试、兼容性测试、性能测试和线上 Case 积累,这些本身就是 Harness。Agent 说“我已经修好了”没有意义,真正的问题是:哪个 Commit?什么测试?什么输入?什么故障条件?什么 Evidence?换一个人能否重现?

更难的是 Cloud Service 升级,它是在真实客户流量下进行的,如同“开着飞机换引擎”。如何设计 Harness,让 Agent 帮助逐步 Rollout、验证、观察、Fail Fast、Rollback,同时确保客户业务连续性,是接下来真正值得探索的问题。

关于模型是否到顶,唐刘并不认同。在通用编程领域,模型差距确实缩小,例如用 Rust 重写 TiDB 的部分工作本质上是 Translation,主流模型差距不明显。但进入复杂系统,如 Cloud Service Upgrade,涉及多个复杂系统、多个软件版本、不同客户环境、实时流量、灰度发布、故障恢复和业务连续性,真正困难的是“敢不敢根据当前所有信息做出决策,并承担后果”。AI 越来越会做事情,但还很难让 AI 承担责任。很多 Mission Critical 的工作最终会有一个 Engineer 说“Go”或“Stop”,因为最后承担结果的是人。模型下一阶段的重要突破,可能不只体现在 Coding Benchmark 提高几个百分点,还在于能否越来越可靠地处理不完整信息、不确定性、多目标权衡、风险、反事实和错误后果,逐渐成为一个值得托付决策的主体。

关于 AI Coding 工具路径是否收敛,唐刘认为可见路径肯定在收敛,且是好事。Planner、Coder 等环节的差异会缩小,但真正拉开差距的环节在于 Control Plane 的厚度——即状态、权限、副作用控制、失败恢复和审计能力。

标签: AI 资讯 AI

更多推荐阅读

奥特曼:OpenAI内部实力远超公开模型,程序员没被淘汰反赚更多

奥特曼:OpenAI内部实力远超公开模型,程序员没被淘汰反赚更多

如果有一天,AI能够完成最复杂的数学证明、发现新的物理学规律,甚至找到重大疾病的治疗方法,人类还需要做什么?在OpenAI CEO Sam Altman看来,这已不再遥远。他预计未来几年内,AI有望帮助找到重大疾病的候选治疗方案,但最让他兴奋的反而是物理学领域可能出现的重大突破。 在与AI博主Matthew Berman长达45分钟的对话中,奥特曼谈到一个矛盾现实:AI已能承担越来越多工作,但人...

2026-10-23 09:09:45
北大校友创办的元示科技再获亿元融资,上海国资领投

北大校友创办的元示科技再获亿元融资,上海国资领投

近日,AI虚拟细胞企业元示科技宣布已连续完成近亿元人民币天使轮及天使+轮融资。天使轮由创新工场、上海国资上海未来产业基金与燕缘创投联合领投;天使+轮由Monolith领投,道彤投资跟投。 本轮募集资金将主要用于模型研发、数据与实验平台建设,以及面向药物研发场景的应用验证。 北大校友创办打造通用细胞大模型 元示科技成立于2026年4月,是一家聚焦AI虚拟细胞(AIVC),构建垂直生命科学基础底...

2026-10-23 09:36:04
AI陪伴冰火两重天:猫箱登顶收入榜,Character.AI破产求售

AI陪伴冰火两重天:猫箱登顶收入榜,Character.AI破产求售

Sensor Tower发布的2026年全球AI应用趋势报告显示,字节跳动旗下猫箱位居第一季度中国iOS生成式AI应用收入榜首,累计内购收入超过2200万美元。几乎同一时期,海外代表产品Character.AI于10月12日宣布启动美国Chapter 11破产保护程序,计划通过法院监督出售资产。路透社披露,该公司仍拥有约1200万用户,每月亏损达800万至900万美元。一边靠虚拟角色获得可观收入,...

2026-10-23 23:28:40
腾讯QClaw、元器相继下架:Agent 1.0落幕,2.0时代到来

腾讯QClaw、元器相继下架:Agent 1.0落幕,2.0时代到来

2026年底,腾讯将停止运营曾经一码难求的QClaw,腾讯元器也发布停服通知。去年底,AI陪伴类产品已出现关停潮,豆包、千问、元宝集中下架智能体功能,仅留下能干活儿的Vibe Coding工具。今年底,轮到了流程编排类、创建智能体类和Claw类产品:扣子与豆包合并,元器停服,DeskClaw、QClaw宣布年底停运。与此同时,Coding Agent和Work Agent持续增长,WorkBudd...

2026-10-23 23:06:57
Today AI融资超2亿美元,上线一个月后谈Personal AI真实落地

Today AI融资超2亿美元,上线一个月后谈Personal AI真实落地

10月21日,Personal AI公司Today AI宣布累计完成超2亿美元融资,投资方包括IDG资本、腾讯、五源资本、蚂蚁集团、红杉中国、传音控股、同歌创投及上海交大菡源资产。创始人齐俊元也是协作工具Teambition创始人,2019年Teambition以1亿美元被阿里巴巴收购,此后他先后加入阿里、字节,去年底开始创业押注Personal AI。Today是国内最早探索Personal A...

2026-10-23 09:02:38
OpenArt用Zilliz Cloud重构检索系统,搜索提速80倍

OpenArt用Zilliz Cloud重构检索系统,搜索提速80倍

对如今的创作者来说,单生成一张图、一段15秒视频并不难;难的是让同一角色、道具、服饰在不同场景中保持一致,让故事连贯发展。这正是OpenArt想解决的问题。作为全球使用最广泛的AI图像和视频生成平台之一,OpenArt已吸引超过800万创作者,包括个人爱好者、营销从业者和专业影视制作团队。 产品设计上,OpenArt聚集了GPT、MiniMax、Seedance、Gemini Omni系列、阿里...

2026-10-23 22:41:01
订阅
关注

扫码关注公众号「60秒看懂AI」

扫码关注公众号 60秒看懂AI

微信搜索「60秒看懂AI」也可关注

顶部